Cosa inserire nell'ingresso della rete neurale? Le vostre idee... - pagina 85
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
E a quanto ammonta la sua pensione?
La gente ora prende la parte a capitalizzazione della propria pensione. Ma è stata risparmiata per lo Stato, non per i cittadini. Per 10 anni lo Stato ha usato questi soldi gratuitamente.
guardare di nuovo se si alimenta la differenza dei prezzi o degli incrementi - che sarà migliore dei totali o no?
Ci penserò io stesso più tardi... (mentre altri progetti sono in corso) secondo me, in questo approccio i totali andranno bene se va bene presentare.... )
da qualche parte sul forum ha messo un consulente su Mashka, che ha reso la chat GPT
la cosa più interessante è che il codice analizza la МАшка sia nella direzione di aumentare il numero di barre che di diminuirlo.
Naturalmente non ho provato ad applicarlo nella pratica a causa dei ripetuti fallimenti nell'uso degli indicatori, ma penso che ci sia qualcosa in questo.
---
TC ha posto una domanda sul tema del trading su MN1
Credo che l'idea di questo tipo di trading , a causa del discreto ritardo degli indicatori, si riduca all'analisi della situazione economica piuttosto che del grafico.
Ciao, fumatore vivo, si, questo è il nostro, la pensione se la rigirano come vogliono, non accettano nessuna conferma nemmeno con i timbri, casualmente hanno assistito alle loro conversazioni... considerano a loro favore ogni fregatura o scrittura errata nel libretto di lavoro o nella busta paga, c'è una burocrazia talmente sorda che è meglio andare direttamente in tribunale, e se non ci sono trattenute alla pensione, non parlano affatto.
Esposizione del problema:
Esiste una strategia di trading (TS) di base. Fornisce segnali, facciamo trading, otteniamo una curva dei rendimenti.
.
Per ogni segnale sappiamo che:
Il punto è che tutte queste informazioni vengono trasmesse alla rete neurale. In questo modo, la rete neurale otterrà un contesto più ampio. Per esempio, potrebbe notare: "Una serie di operazioni in cui abbiamo ottenuto un piccolo profitto, ma la volatilità era in calo - significa che il mercato è in rialzo, è meglio non fare trading".
Cosa si può ipoteticamente estrarre da una sequenza di operazioni?Alla rete neurale non vengono forniti dati di mercato (prezzi, indicatori, volumi). Può una rete neurale addestrata esclusivamente sulla sequenza di questi risultati imparare a filtrare i segnali (saltare solo quelli che hanno maggiori probabilità di essere redditizi) o addirittura prevedere la direzione del prossimo trade? Questa è una domanda aperta.
Effetto serie: molte strategie tendono a "surriscaldarsi" o a "raffreddarsi" dopo una serie di successi/fallimenti. Ad esempio, dopo tre operazioni perdenti di fila, la probabilità di un'operazione redditizia può aumentare (a causa di un ritorno alla media) o, al contrario, diminuire (se la strategia ha ceduto nel mercato corrente).
Dipendenza dal tempo: se le operazioni sono basate sul tempo, è possibile individuare modelli intraday o intra-settimanali: ad esempio, una strategia spesso registra una perdita il lunedì e un profitto il mercoledì. La rete sarà in grado di apprenderlo.
Volatilità dei risultati: anche l'entità dei guadagni e delle perdite può essere raggruppata: periodi di alta volatilità (grandi movimenti) sono seguiti da periodi di calma. La rete può imparare a prevedere non solo il segno ma anche l'entità approssimativa del risultato.
Modelli comportamentali: se una strategia contiene elementi sensibili allo stato del conto (ad esempio, la martingala), la sequenza dei risultati conterrà informazioni su tale stato.
Trappola della distribuzione dei dati:
Dobbiamo addestrare il modello sulla storia delle transazioni non filtrate della strategia sottostante. Se addestriamo la rete su dati che sono già stati filtrati una volta, si presenterà il problema della distorsione della distribuzione dopo il filtraggio. Supponiamo di aver addestrato la rete neurale su tutti i segnali della strategia (compresi quelli di perdita). Dopo l'addestramento, iniziamo a utilizzarla nel trading reale: ora alcuni segnali vengono rifiutati. Solo le operazioni che il filtro non ha considerato vengono incluse nel portafoglio. Di conseguenza, la storia dei risultati reali, che vediamo all'ingresso del filtro nel momento successivo, non consiste in tutti i segnali, ma solo in quelli filtrati. La distribuzione di questa storia "live" può differire dal campione di allenamento. Ad esempio, se il filtro è bravo a filtrare le perdite, allora ci saranno poche operazioni perdenti nella storia reale e la finestra di input per la previsione sarà costituita principalmente da profitti. Un modello addestrato su un mix di profitti e perdite potrebbe interpretare in modo errato una finestra così "skewed".
Pertanto, affinché lo schema sia corretto, è necessario distinguere due concetti: "Conto reale" e "Monitoraggio virtuale".
Schema breve:
Modalità in background (Shadow Mode): anche se la rete neurale sta già filtrando i trade, una copia "ombra" della strategia di base deve essere sempre in esecuzione.
Ingresso della rete neurale: i risultati del Diario virtuale (dati grezzi del TS sottostante), non quelli del conto reale, vengono inseriti nell'ingresso della rete neurale.
Output della rete neurale: osservando lo stato della curva dei rendimenti grezza, la rete neurale decide: "Ora la strategia di base è entrata nella fascia dei fallimenti (o dei successi), quindi saltiamo (o giriamo) l'operazione sul conto reale".
Il punto è che tutte queste informazioni vengono trasmesse alla rete neurale. In questo modo, la rete neurale otterrà un contesto più ampio. Ad esempio, potrebbe notare: "Una serie di operazioni in cui abbiamo ottenuto un piccolo profitto, ma la volatilità era in calo - significa che il mercato è in rialzo, è meglio non fare trading".
Alla rete neurale non vengono forniti dati di mercato (prezzi, indicatori, volumi). Una rete neurale addestrata esclusivamente sulla sequenza di questi risultati può imparare a filtrare i segnali (saltare solo quelli che hanno maggiori probabilità di essere redditizi) o addirittura prevedere la direzione del prossimo trade?
Certo , ma questo è tutto nel futuro. Si tratterà di una pura sbirciatina. È necessario imparare solo ciò che è noto prima del momento in cui si apre un'operazione. Nel trading reale, da dove prendere questi parametri?
Sono d'accordo con tutto ciò che è stato scritto qui sotto.
Certo , ma è tutto dal futuro. È una pura sbirciatina. È necessario imparare solo su ciò che è noto prima del momento in cui si apre un'operazione. Nel trading reale, da dove provengono questi parametri?
Sono d'accordo con tutto ciò che è scritto qui sotto.
Diciamo che facciamo trading online con un modello addestrato. Il TS di base dà un segnale di entrata - raccogliamo le ultime statistiche su questo TS di base (l'ultimo trade o diversi trade - queste saranno le informazioni per la rete neurale).
Inoltre - la nostra rete neurale, diciamo, si rifiuta di aprire un trade - lo saltiamo. Ma per il TS di base salviamo il risultato dell'operazione corrente (quando si chiude). E nel segnale successivo utilizziamo questo risultato come unico o composito (da diverse operazioni) input per la nostra rete neurale.
Si intendeva l'ultima operazione nota (le ultime N operazioni chiuse sulla strategia di base).
Possono essere pochi. Ad esempio, uno ieri, uno una settimana fa, uno due settimane fa. E questi parametri descrivono indirettamente il grafico dei prezzi. Ma è passato molto tempo.
Temo che senza dati freschi dal grafico sarà più difficile prevedere qualcosa.
Ho lavorato a lungo con la strategia di base e il suo filtraggio come hai descritto. La prima era come questa https://www.mql5.com/it/code/903 - un segnale su ogni barra, che viene filtrato.
Poi ho aggiunto qualcosa di mio.
Potrebbero non essere molti. Ad esempio, uno ieri, uno una settimana fa, uno due settimane fa. E questi parametri descrivono indirettamente il grafico dei prezzi. Ma il passato è lungo.
Temo che senza dati freschi dal grafico - sarà più difficile prevedere qualcosa.
Ma, in base alla pratica dei trader manuali che guardano molto indietro nella storia, ci sono aree di lavoro in esso, che possono in qualche modo influenzare il "prossimo valore di prezzo" o dare qualche informazione aggiuntiva sul movimento futuro.
In questo caso (paradigma, piuttosto) qualsiasi area del grafico ha, se non un potere predittivo diretto, almeno un potere composito, essendo parte di un modello generale, esteso nel tempo, li